如何对熊猫数据框进行升采样

Question

我有一个逗号分隔的数据文件，如下所示：

ID | StartTimeStamp | EndTimeStamp | Duration (in seconds) | AssetName
1233 | 2017-01-01 00:00:02 | 2017-01-01 00:10:01 | 601 | Car1
1233 | 2017-01-01 00:10:01 | 2017-01-01 00:10:12 | 11 | Car1
...
1235 | 2017-01-01 00:00:02 | 2017-01-01 00:10:01 | 601 | CarN

等等

现在，我想使用开始时间和持续时间创建以下内容以对数据进行上采样。

ID | StartTimeStamp |  AssetName
1233 | 2017-01-01 00:00:02 | Car1
1233 | 2017-01-01 00:00:03 | Car1
1233 | 2017-01-01 00:00:04 | Car1
...
1233 | 017-01-01 00:10:01 | Car1
...
1235 | 2017-01-01 00:00:02 | CarN
1235 | 2017-01-01 00:00:03 | CarN
1235 | 2017-01-01 00:00:04 | CarN
... (i.e. 601 rows of data one per second)
1235 | 2017-01-01 00:10:01 | CarN

但我对如何执行此操作感到有些奇怪，因为升采样似乎只能与时间序列一起使用？ 我当时在考虑使用StartTimeStamp和文件中的秒数来进行for循环，但是在如何做到这一点上却迷茫了？

Answer 1

您可以为每个ID组重新采样，然后填充字符列中的空白

import pandas as pd

df_resampled = df.set_index(pd.to_datetime(df.StartTimeStamp)).groupby('ID')

# Expand out the dataframe for one second
df_resampled = df_resampled.resample('1S').asfreq()

# Interpolate AssetName for each group
df_resampled['AssetName'] = df_resampled['AssetName'].ffill().bfill()